본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성 중 특정 물체의 거리를 지각하는 메커니즘을 실시간 처리를 위해 하드웨어로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 크게 스테레오 영상 입 출력부와 영상을 처리하기 위한 IP 부로 구성된다. 입 출력부는 ALTERA 사의 Excalibur을 기반으로 하여 Image Decoder, UART, SDRAM, SRAM, TFT-LCD등으로 구성된 Image Board로 스테레오 영상을 받아 처리할 수 있게 설계하였다. IP부분은 Image Decoder 내부 레지스터를 설정하기 위한 I2C 버스 IP, 두 개의 Image Decoder를 통해 들어오는 스테레오 영상 입력 IP, 에러 보정을 위한 미디언 필터링 IP부, 에지 검출 IP, 거리를 검출하기 위한 스테레오 정합을 IP와 결과 영상을 보여주기 위한 TFT-LCD IP를 구현하였다.
컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.
기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.
고화질의 멀티미디어 콘텐츠 수요 증가에 따라서 고전영화의 복원이 필요하다. 그러나 고전영화의 필름은 라인 스크래치와 먼지에 의해서 영상이 많이 훼손되어 있다. 본 논문에서는 필름상의 흑, 백 라인 스크래치를 검출하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라인 스크래치 좌우 영역의 밝기 값을 고려하여 선형회귀 곡선 추적과 미디언 필터링으로 라인 스크래치 부분의 손상된 부분정보를 추정, 보간한다. 그 결과 흑, 백 라인 스크래치가 있는 PSNR 44.68인 필름영상을 48.60으로 향상시켰으며, 보간된 픽셀은 원 영상 픽셀에 14정도의 밝기 차로 접근되었다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위해 PIM을 이용한 웨이블릿 패킷 기반의 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 패킷 계수를 블록으로 나누고 PIM을 이용하여 각 블록의 복잡도를 계산한다. 인간의 시각 특성은 복잡한 영역에서는 변화에 둔감하므로 복잡도를 나타내는 PIM에 의해 선택된 계수에 워터마크를 삽입하여 비가시성을 높인다. 실험결과는 제안된 알고리즘을 이용한 워터마킹이 JPEG, SPIHT와 같은 손실 영상 압축, 미디언 필터링 등의 일반적인 영상처리에도 견고함을 보여준다. 특히 고주파 성분이 많이 포함되어 있는 영상을 고압축하는 경우에 좋은 성능을 보여준다.
본 논문은 IEEE 802.11 DCF가 잡음과 부하가 고려된 실제적인 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 환경 변화에 따라 contention window를 동적으로 적응시키는 필터 기반의 메카니즘을 제안한다. 이는 이미지 프로세싱에서의 미디언 필터개념을 적용시킨 것으로 필터링의 결과에 따라 윈도우의 크기를 조정한다. 이를 통하여 잡음과 충돌에 의해 필연적으로 패킷 전달에 문제가 발생할 수밖에 없는 무선 환경에서 불필요한 윈도우의 조정을 제거하고, 성능을 최적화 할 수 있게 된다. 또한 제안하는 방법은 기존에 전송된 결과를 반영하는 히스토리 비트-패턴을 이용함으로써 기존 연구결과들을 거의 포함하는 일반적인 방법으로 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 성능과 지연 측면에서 기존의 연구결과보다 확실한 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다종의 센서 데이터 및 시간 정보를 융합 활용하여 횡단보도 내에서 보행자의 안전 보행을 보조하는 시스템에 대한 설계와 시스템 성능 검증을 통한 안전 보행 보조를 지원하고자 한다. 따라서 설계한 보행자 안전 보조 시스템의 기본 동작 시나리오에 대한 연구 수행 및 시스템 동작을 위한 퍼지 제어를 수행하였고 더불어 환경 인식 및 시간 정보를 적극 활용하기 위하여 각 센서 데이터 처리를 위하여 미디언 필터링을 포함한 필터 처리를 적극 활용하였고, 이를 바탕으로 시간 정보를 첨부하여 최종적인 시스템 동작 알고리즘을 완성하였다. 추가적으로 활용하고 있는 센서들의 측정값은 기본적으로 불확실성을 내포하고 있기에 센서 결과 데이터를 융합하여 최소한의 신뢰성을 부여하고자 하였으며, 이를 간단한 실험 장비를 이용하여 검증하였다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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